دوره تخصصی هوش مصنوعی - آموزشگاه فنی و حرفه ای دانشیار ارومیه

هوش مصنوعی - آموزشگاه فنی و حرفه ای دانشیار ارومیه

برگزاری دوره‌های تخصصی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با بالاترین کیفیت آموزشی در ارومیه

معرفی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که به ایجاد ماشین‌ها و سیستم‌هایی می‌پردازد که می‌توانند وظایفی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این فناوری در حال تغییر جهان است و در صنایع مختلف از پزشکی و مالی تا حمل و نقل و سرگرمی کاربرد دارد.

آموزشگاه فنی و حرفه ای دانشیار ارومیه با بهره‌گیری از اساتید مجرب، دوره‌های کاملی از مقدماتی تا پیشرفته هوش مصنوعی را برگزار می‌کند.

۱۵.۷T

ارزش بازار هوش مصنوعی تا ۲۰۳۰ (دلار)

۹۷M

شغل جدید ایجاد شده توسط هوش مصنوعی

۸۵%

شرکت‌ها از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند

سرفصل‌های دوره هوش مصنوعی

مبانی AI

یادگیری ماشین

یادگیری عمیق

کاربردها

تاریخچه و مفاهیم پایه هوش مصنوعی
عامل‌های هوشمند و محیط‌های آن‌ها
حل مسئله و جستجو
الگوریتم‌های جستجو (BFS, DFS, A*)
بازی‌ها و استراتژی‌های minimax
منطق و استدلال
سیستم‌های خبره

مفاهیم پایه یادگیری ماشین
یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
رگرسیون خطی و لجستیک
درخت تصمیم و جنگل تصادفی
ماشین بردار پشتیبان (SVM)
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
خوشه‌بندی (K-means, Hierarchical)
کاهش ابعاد (PCA, t-SNE)

شبکه‌های عصبی مصنوعی
پرسپترون چندلایه (MLP)
شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN, LSTM)
مدل‌های ترنسفورمر و توجه
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
GANs (شبکه‌های مولد تخاصمی)
Autoencoders و مدل‌های تولیدی

پردازش زبان طبیعی (NLP)
بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
تشخیص گفتار و صوت
سیستم‌های توصیه‌گر
رباتیک و خودروهای خودران
پزشکی و تشخیص بیماری‌ها
امور مالی و تجزیه و تحلیل بازار
امنیت سایبری

شاخه‌های هوش مصنوعی و نقشه راه یادگیری

شاخه‌ها

نقشه راه

پیش‌نیازها

یادگیری ماشین

سیستم‌هایی که از داده‌ها یاد می‌گیرند و پیش‌بینی می‌کنند

یادگیری عمیق

شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های متعدد

پردازش زبان طبیعی

درک و تولید زبان انسانی توسط ماشین

بینایی کامپیوتر

درک و تحلیل تصاویر و ویدئوها

رباتیک

کنترل ربات‌ها با استفاده از هوش مصنوعی

یادگیری تقویتی

یادگیری از طریق تعامل با محیط و دریافت پاداش

ریاضیات (جبر خطی، حسابان، آمار) - پیش‌نیاز
برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های علمی
مفاهیم پایه هوش مصنوعی و الگوریتم‌های جستجو
یادگیری ماشین (نظارت شده و بدون نظارت)
یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
پردازش زبان طبیعی یا بینایی کامپیوتر
یادگیری تقویتی و مدل‌های پیشرفته
استقرار مدل‌ها و مهندسی ML

پیش‌نیازهای دوره هوش مصنوعی در آموزشگاه دانشیار ارومیه:

آشنایی با مفاهیم پایه ریاضی (جبر خطی، آمار)
دانش برنامه‌نویسی (ترجیحاً پایتون)
درک مفاهیم الگوریتم و ساختار داده
علاقه به حل مسئله و تفکر تحلیلی

دوره‌های تکمیلی در آموزشگاه دانشیار ارومیه:

دوره پیشرفته یادگیری عمیق
دوره تخصصی پردازش زبان طبیعی
دوره بینایی کامپیوتر و تشخیص اشیاء
دوره یادگیری تقویتی پیشرفته
دوره استقرار مدل‌های هوش مصنوعی

تاریخچه هوش مصنوعی

۱۹۵۰: تست تورینگ

آلن تورینگ مقاله "ماشین آلات کامپیوتری و هوش" را منتشر کرد و تست تورینگ را معرفی نمود.

۱۹۵۶: تولد هوش مصنوعی

جان مک‌کارتی اصطلاح "هوش مصنوعی" را در کنفرانس دارتموث معرفی کرد.

۱۹۷۰-۱۹۸۰: سیستم‌های خبره

توسعه سیستم‌های خبره که دانش متخصصان انسانی را شبیه‌سازی می‌کردند.

۱۹۹۷: دیپ بلو

کامپیوتر شطرنج باز دیپ بلو قهرمان جهان، گری کاسپاروف را شکست داد.

۲۰۱۲: انقلاب یادگیری عمیق

شبکه عصبی AlexNet در مسابقه ImageNet عملکردی انقلابی نشان داد.

۲۰۱۶: AlphaGo

AlphaGo شرکت DeepMind قهرمان جهان در بازی Go را شکست داد.

۲۰۱۸-اکنون: ترنسفورمرها

مدل‌های ترنسفورمر مانند GPT انقلابی در پردازش زبان طبیعی ایجاد کردند.

مقایسه هوش مصنوعی با سایر فناوری‌ها

هوش مصنوعی

شبیه‌سازی هوش انسانی، یادگیری از داده‌ها، تصمیم‌گیری مستقل

علم داده

تمرکز بر تحلیل داده‌ها، استخراج بینش، پشتیبانی از تصمیم‌گیری

هوش مصنوعی در مقابل انسان

سرعت بالا در محاسبات، دقت در کارهای تکراری، عدم خلاقیت واقعی

مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی

شبکه عصبی

سیستمی از نورون‌های مصنوعی که از مغز انسان الهام گرفته شده است

یادگیری ماشین

توانایی سیستم‌ها برای یادگیری از داده‌ها بدون برنامه‌ریزی صریح

یادگیری عمیق

شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد برای یادگیری ویژگی‌های پیچیده

پردازش زبان طبیعی

توانایی کامپیوترها در درک، تفسیر و تولید زبان انسانی

بینایی کامپیوتر

درک دنیای بصری از طریق تصاویر دیجیتال و ویدئوها

یادگیری تقویتی

یادگیری از طریق تعامل با محیط و دریافت پاداش برای اقدامات

کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت

پزشکی و سلامت

امور مالی

خرده‌فروشی

حمل و نقل

تشخیص بیماری‌ها

تشخیص زودهنگام سرطان و بیماری‌ها از طریق تصاویر پزشکی

کشف دارو

سرعت بخشیدن به فرآیند کشف و توسعه داروهای جدید

پزشکی شخصی‌شده

درمان‌های سفارشی بر اساس ژنتیک و پرونده پزشکی فرد

معاملات الگوریتمی

انجام معاملات با سرعت و دقت بالا در بازارهای مالی

تشخیص تقلب

شناسایی فعالیت‌های مشکوک و تراکنش‌های تقلبی

امتیازدهی اعتباری

ارزیابی دقیق‌تر ریسک اعتباری مشتریان

سیستم‌های توصیه‌گر

پیشنهاد محصولات بر اساس سلیقه و رفتار خریدار

مدیریت موجودی

پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی سطح موجودی

چت‌بات‌های پشتیبانی

پاسخگویی به سوالات مشتریان به صورت 24/7

خودروهای خودران

رانندگی خودکار با استفاده از بینایی کامپیوتر و سنسورها

مسیریابی بهینه

پیدا کردن بهترین مسیرها با در نظر گرفتن ترافیک

مدیریت ترافیک

بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی و کاهش ترافیک

نمونه کد ساده هوش مصنوعی

نمایش تعاملی هوش مصنوعی

یک مدل ساده یادگیری ماشین برای تشخیص اعداد دست‌نویس:

مدل آماده است. روی دکمه‌ها کلیک کنید.

پردازش زبان طبیعی - تحلیل احساسات متن:

نتیجه تحلیل اینجا نمایش داده می‌شود.

simple_ai.py Python - TensorFlow

# یک شبکه عصبی ساده برای تشخیص اعداد دست‌نویس
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np

# بارگذاری داده‌های MNIST (اعداد دست‌نویس)
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# پیش‌پردازش داده‌ها
x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32') / 255

# ساخت مدل شبکه عصبی
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    keras.layers.Dropout(0.2),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# آموزش مدل
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_split=0.1)

# ارزیابی مدل
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'دقت مدل روی داده‌های تست: {test_acc:.2f}')

# پیش‌بینی روی یک نمونه جدید
sample = x_test[0].reshape(1, 784)
prediction = model.predict(sample)
predicted_class = np.argmax(prediction)
print(f'عدد پیش‌بینی شده: {predicted_class}')

هوش مصنوعی برای چه کسانی مناسب است؟

دانشجویان کامپیوتر و ریاضی

برای عمق بخشیدن به دانش و ورود به بازار کار پررونق

متخصصان فناوری اطلاعات

برای ارتقای مهارت‌ها و کار بر روی پروژه‌های پیشرفته

تحلیلگران داده

برای استفاده از تکنیک‌های پیشرفته تحلیل و پیش‌بینی

محققان و دانشمندان

برای انجام تحقیقات پیشرفته در حوزه‌های مختلف

رده سنی مناسب: هوش مصنوعی به دلیل نیاز به پایه ریاضی قوی، برای افراد از سنین ۱۸ سال به بالا مناسب است. در آموزشگاه دانشیار ارومیه، دوره‌های ویژه دانشجویان و متخصصان شاغل برگزار می‌شود.

آموزشگاه فنی و حرفه ای دانشیار ارومیه

آموزشگاه فنی و حرفه ای دانشیار ارومیه با سال‌ها تجربه در زمینه آموزش‌های تخصصی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دوره‌های هوش مصنوعی را با بالاترین کیفیت و با بهره‌گیری از اساتید مجرب برگزار می‌کند.

مزایای دوره‌های هوش مصنوعی در دانشیار ارومیه:

آموزش پروژه‌محور

یادگیری با انجام پروژه‌های واقعی و کاربردی

اساتید مجرب

آموزش توسط متخصصان فعال در صنعت هوش مصنوعی

گواهینامه معتبر

اعطای گواهینامه فنی و حرفه‌ای مورد تایید

پشتیبانی شغلی

معرفی به بازار کار و پشتیبانی پس از دوره

برای ثبت‌نام در دوره‌های هوش مصنوعی آموزشگاه دانشیار ارومیه، با ما تماس بگیرید یا به آدرس ما در ارومیه مراجعه کنید.

معرفی هوش مصنوعی

سرفصل‌های دوره هوش مصنوعی

شاخه‌های هوش مصنوعی و نقشه راه یادگیری

یادگیری ماشین

یادگیری عمیق

پردازش زبان طبیعی

بینایی کامپیوتر

رباتیک

یادگیری تقویتی

تاریخچه هوش مصنوعی

۱۹۵۰: تست تورینگ

۱۹۵۶: تولد هوش مصنوعی

۱۹۷۰-۱۹۸۰: سیستم‌های خبره

۱۹۹۷: دیپ بلو

۲۰۱۲: انقلاب یادگیری عمیق

۲۰۱۶: AlphaGo

۲۰۱۸-اکنون: ترنسفورمرها

مقایسه هوش مصنوعی با سایر فناوری‌ها

هوش مصنوعی

علم داده

هوش مصنوعی در مقابل انسان

مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی

شبکه عصبی

یادگیری ماشین

یادگیری عمیق

پردازش زبان طبیعی

بینایی کامپیوتر

یادگیری تقویتی

کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت

تشخیص بیماری‌ها

کشف دارو

پزشکی شخصی‌شده

معاملات الگوریتمی

تشخیص تقلب

امتیازدهی اعتباری

سیستم‌های توصیه‌گر

مدیریت موجودی

چت‌بات‌های پشتیبانی

خودروهای خودران

مسیریابی بهینه

مدیریت ترافیک

نمونه کد ساده هوش مصنوعی

نمایش تعاملی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی برای چه کسانی مناسب است؟

دانشجویان کامپیوتر و ریاضی

متخصصان فناوری اطلاعات

تحلیلگران داده

محققان و دانشمندان

آموزشگاه فنی و حرفه ای دانشیار ارومیه

آموزش پروژه‌محور

اساتید مجرب

گواهینامه معتبر

پشتیبانی شغلی

آزمون تعیین سطح هوش مصنوعی